අධි-සංඛ්‍යාත දත්ත විශ්ලේෂණය — ටික්-මට්ටමේ වෙළඳපොල දත්ත සැකසීම

ක්‍රිප්ටෝවල අධි-සංඛ්‍යාත වෙළඳාම මිලිතප්පු/මයික්‍රෝතප්පු කාල පරිමාණයන්හි ක්‍රියාත්මක වේ. දිනකට මිලියන ගණනක් ටික්ස් සැකසීම, පිපිරුණු දත්ත ප්‍රවාහ හැසිරවීම සහ සුක්ෂ්ම ව්යුහ සංඥා උකහා ගැනීම වෘත්තීය වෙළෙන්දන් අනෙක් අයගෙන් වෙන් කරයි. මෙම මගපෙන්වීම ටික්-මට්ටමේ දත්ත කළමනාකරණය සහ තත්පර 5 නැවුම් චක්‍ර සඳහා Smart Money API බලය ලබා දෙන තාත්වික-කාල විශ්ලේෂණය හරහා ගමන් කරයි.

ප්‍රධාන තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය: තල්මසුන් වෙළඳපොල ක්ෂණිකව ගෙන යන්නේ නැත. ඔවුන්ගේ ගොඩක් වෙළඳාම් ඇණවුම් පොත් අසමතුලිතතාවය, ඉල්ලුම-පිරිනැමීමේ පරතරයන් සහ ගන්නා පරිමා අනුපාතවල හඳුනාගත හැකි අත්සන් ඇති කරයි. Smart Money API මෙම අත්සන් තත්පරයට අසුව අල්ලා ගනී.

ටික් දත්ත එකතු කිරීම සහ ගබඩා කිරීම

දත්ත මූලාශ්‍ර

ක්‍රිප්ටෝ සඳහා, ටික් දත්ත ලැබෙන්නේ:

Parquet සමඟ කාර්යක්ෂම ටික් ගබඩා කිරීම

වේගවත් විමසුම් සඳහා සංයුක්ත තීර දත්ත ගබඩා කරන්න:

Python — ටික් දත්ත පයිප්ලයිනය
ආයාත කරන්න pandas as pd
ආයාත කරන්න pyarrow.parquet as pq
# තත්පරයට ටික් බෆරය (පැය 1ක් රැස් කර, පසුව සුරකින්න)
tick_buffer = []
def on_tick(exchange, symbol, price, size, side, timestamp):
tick_buffer.append({
"timestamp": timestamp,
"exchange": exchange,
"symbol": symbol,
"price": price,
"size": size,
"side": side # "buy" or "sell"
})
# සෑම පැයකටම, සංයුක්ත කර සුරකින්න
if len(tick_buffer) > 1_000_000:
df = pd.DataFrame(tick_buffer)
pq.write_table(
pa.Table.from_pandas(df),
f"ticks/{symbol}_{timestamp:%Y%m%d_%H}.parquet",
compression="snappy"
)
tick_buffer = []

ඇණවුම් පොත් විශ්ලේෂණය

පෙළ 2 ඇණවුම් පොත් ඡායාරූප

සම්පූර්ණ ඇණවුම් පොත සෑම මිලිතප්පු 100-500කටම අල්ලා ගන්න:

Python — ඇණවුම් පොත සැකසීම
class OrderBook:
def __init__(self):
self.bids = {} # price -> size
self.asks = {} # price -> size
def update(self, side, price, size):
if side == "bid":
if size == 0: del self.bids[price]
else: self.bids[price] = size
else:
if size == 0: del self.asks[price]
else: self.asks[price] = size
def get_imbalance(self, depth=10):
# හොඳම ඉල්ලුම් 10 සහ පිරිනැමීම් ලබා ගන්න
top_bids = sorted(self.bids.items(), reverse=True)[:depth]
top_asks = sorted(self.asks.items())[:depth]
bid_volume = sum(size for _, size in top_bids)
ask_volume = sum(size for _, size in top_asks)
# අසමතුලිතතාව: >1 = ඉහළ යාමේ පීඩනය (වැඩි මිලදී ගැනීමේ පීඩනය)
return bid_volume / ask_volume if ask_volume > 0 else 1.0
def get_spread(self):
best_bid = max(self.bids.keys())
best_ask = min(self.asks.keys())
return (best_ask - best_bid) / best_bid # ප්‍රතිශත පැතිකඩ

සුක්ෂම ව්‍යුහ සංඥා

ක්‍රියා කළ හැකි සංඥා ඇණවුම් පොත් ව්‍යුහයෙන් උකහා ගන්න:

වෙළඳපල සුක්ෂම ව්‍යුහ මිණුම්

පරිමා-බරිත සාමාන්‍ය මිල (VWAP)

සරල වසා දැමීමේ මිලට වඩා හොඳ ක්‍රියාත්මක කිරීමේ මිණුම:

Python — VWAP ගණනය කිරීම
def calculate_vwap(ticks):
# ticks: (මිල, පරිමාව) යුගල ලැයිස්තුව
numerator = sum(price * volume for price, volume in ticks)
denominator = sum(volume for _, volume in ticks)
return numerator / denominator

ග්‍රහක මිලදී ගැනීම/විකිණීමේ අනුපාතය

කුමන පැත්තක් ආක්‍රමණශීලී වේදැයි හඳුනා ගන්න:

Python — ග්‍රහක විශ්ලේෂණය
def get_taker_direction(tick):
# ගනුදෙනු මිල = bid නම්, විකුණුම්කරු ආක්‍රමණශීලී විය (සැපයුම)
# ගනුදෙනු මිල = ask නම්, මිලදී ගන්නා ආක්‍රමණශීලී විය (ඉල්ලුම)
if abs(tick.price - best_bid) < tick.price_step:
return "sell"
elif abs(tick.price - best_ask) < tick.price_step:
return "buy"
else:
return "mid" # ඇතුළත පැතිරීම, සමහර විට අඳුරු පොල
buy_volume = sum(t.size for t in ticks if get_taker_direction(t) == "buy")
sell_volume = sum(t.size for t in ticks if get_taker_direction(t) == "sell")
return buy_volume / (buy_volume + sell_volume) # % මිලදී ගැනීම

තත්ව සහිත පයිප්ලයින් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය

වෙබ්සොකට් ධාරා සැකසීම

සජීවී දත්ත සඳහා Bybit/Binance/Hyperliquid වෙබ්සොකට් වෙත සම්බන්ධ වන්න:

Python — සජීවී ධාරා සකසනය
import asyncio
import websockets
async def connect_bybit_ticks(symbol):
url = f"wss://stream.bybit.com/v5/public/spot"
async with websockets.connect(url) as ws:
# වෙළඳ ධාරාවට දායක වන්න
await ws.send(json.dumps({
"op": "subscribe",
"args": [f"publicTrade.{symbol}"]
}))
async for message in ws:
data = json.loads(message)
for trade ඇතුළත දත්ත["දත්ත"]:
on_tick(
exchange="bybit",
symbol=symbol,
price=float(trade["මිල"]),
size=float(trade["ප්‍රමාණය"]),
side=trade["පැත්ත"],
timestamp=int(trade["වේලාව"])
)

Redis Streams සමඟ ව්‍යාප්ත සැකසුම

දිනකට මිලියන ගණනක ටික්ස් හසුරුවන්න පණිවුඩ පෝලිම් සමඟ:

Python — Redis stream සැකසුම
ආයාත කරන්න redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# Producer: stream වෙත ටික්ස් යවන්න
def publish_tick(exchange, symbol, tick):
stream_key = f"ticks:{exchange}:{symbol}"
r.xadd(stream_key, {
"මිල": tick.price,
"ප්‍රමාණය": tick.size,
"පැත්ත": tick.side,
"ts": tick.timestamp
})
# Consumer group කල්පිටින් කියවයි
r.xgroup_create(stream_key, "analytics", id="$", mkstream=True)

ඔබේ විශ්ලේෂණයට තත්පර-තත්පර සංඥා එක් කරන්න

Smart Money API ටික් ඩේටා 3 exchange සහ 250+ whale wallets වලින් එකතු කරයි. ඔබේම තත්පර-තත්පර විශ්ලේෂණය වැඩිදියුණු කිරීමට අපගේ පූර්ව-ගණනය කරන ලද microstructure සංඥා භාවිතා කරන්න.

අදම නොමිලේ අරඹන්න →